F.A.Z. Künstliche Intelligenz

By Frankfurter Allgemeine ZeitungBusiness Technology Management

F.A.Z. Künstliche Intelligenz episodes

September 09 Wenn der Vorstandschef selbst mit KI programmiert
Wie setzt ein klassischer Mittelständler generative KI produktiv ein? Für Philipp Eckelmann, der seit 2021 als Vorstandsvorsitzender die Wiesbadener Eckelmann AG leitet, beginnt die Antwort mit der eigenen Praxis. Als Chef eines Unternehmens, das industrielle Automatisierungslösungen entwickelt, programmiert er nach Feierabend selbst mit den neuesten KI-Werkzeugen, um deren Chancen und Grenzen aus eigener Erfahrung beurteilen zu können.
Auch in der Belegschaft wird generative KI inzwischen flächendeckend eingesetzt. Trotz gestiegener Tokenkosten rechnet sich die Nutzung nach Eckelmanns Einschätzung klar. Ein besonders wichtiges Anwendungsfeld ist die Softwareentwicklung. Dabei beobachtet er eine Lernkurve bei den Beschäftigten: Statt pauschal auf die leistungsfähigsten und teuersten Modelle zu setzen, greifen Mitarbeiter für viele Aufgaben inzwischen eigenständig auf kleinere Sprachmodelle zurück. „Die größeren Modelle sind nicht zwangsläufig immer auch die besseren, gerade aus wirtschaftlicher Sicht“, sagt Eckelmann.
Besonders stark könne der Nachwuchs von den neuen Werkzeugen profitieren. Berufsanfänger erreichten mit Unterstützung generativer KI heute deutlich schneller ein Leistungsniveau, für das früher wesentlich mehr Berufserfahrung notwendig gewesen sei.
Doch die Technologie verändert nicht nur interne Abläufe, sondern auch die Softwarebranche selbst. Einfache Anwendungen oder Websites lassen sich heute innerhalb weniger Tage entwickeln. Für kleinere Softwarehäuser, deren Geschäftsmodell stark auf individuell entwickelter Software beruht, könne diese Entwicklung durchaus problematisch werden. Weniger leicht angreifbar seien dagegen Softwarelösungen für auditierungs- und dokumentationspflichtige Kernprozesse, etwa bei großen Anbietern wie SAP. Dort spielten Zertifizierung, Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit eine wesentlich größere Rolle als die reine Geschwindigkeit der Softwareentwicklung.
Eckelmann betrachtet KI allerdings nicht als universelle Lösung für betriebliche Probleme. Beim viel diskutierten Konzept der Predictive Maintenance im Maschinenbau etwa dämpft er die Erwartungen. Er habe solche Lösungen „selten überzeugend umgesetzt“ gesehen. Ein Grund liege darin, dass viele industrielle Anlagen hochgradig individualisiert seien und sich Erkenntnisse deshalb nur begrenzt von einer Maschine auf eine andere übertragen ließen. Hinzu kämen Einschränkungen bei der Nutzung und Zusammenführung von Maschinendaten.
Mit massiven Jobverlusten durch KI rechnet Eckelmann nicht. Trotz zunehmender Automatisierung – sowohl innerbetrieblich als auch im Vertrieb – bleibe der Mensch aus seiner Sicht unverzichtbar. „Menschen arbeiten mit Menschen, und Menschen kaufen übrigens auch von Menschen“, sagt Eckelmann.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht der Frage nach, was KI leisten kann, wo sie bereits eingesetzt wird, wie sie Wirtschaft und Gesellschaft verändert und welchen Beitrag sie künftig leisten könnte. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Professor für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Holger Schmidt, Leiter der Digitalwirtschaft-Redaktion. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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41 min
August 05 Kuka-Chef: Die Fabrik der Zukunft kauft keine Roboter mehr

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45 min
July 01 BSI-Präsidentin Claudia Plattner: „Wir stellen uns auf raues Wetter ein”
Wie verändert generative KI die Bedrohungslage für Unternehmen und staatliche Institutionen? Diese Frage steht im Mittelpunkt der neuen Folge des F.A.Z. KI-Podcasts mit Claudia Plattner, Präsidentin des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). Im Gespräch warnt sie angesichts der neuen Qualität von KI-gestützten Cyberangriffen: „Wir stellen uns auf raues Wetter ein.“ Das Kernproblem der Cyberabwehr sieht sie in einer fundamentalen Asymmetrie: Während Unternehmen durch Freigabeprozesse gebremst würden, agierten kriminelle Netzwerke hochgradig arbeitsteilig und regellos: „Die haben Stand heute einen echten Geschwindigkeitsvorteil“. KI verschärfe dieses Ungleichgewicht weiter, da Angreifer Schwachstellensuche und die entsprechenden Attacken automatisieren und skalieren könnten. Das Bild des Hackers im Kapuzenpullover mit leeren Pizzakartons sei schlicht überholt, so Plattner.
Ein konkretes Sicherheitsdefizit sieht die BSI-Präsidentin beim Identitätsmanagement für autonome KI-Agenten. Agieren solche Systeme im Namen von Unternehmen, zum Beispiel beim Versenden von E-Mails oder dem Zugriff auf Webdienste, fehle es noch an robusten Standards, die sicherstellten, dass sie nicht mehr täten als erlaubt. „Da sehe ich noch zu wenig Bewegung“, mahnt sie und verweist auf den Hauptgrund: „Im Moment haben natürlich auch alle Dollarzeichen in den Augen.“ Zudem weist sie auf ein weiteres strukturelles Risiko hin: Wer Firmenwissen ohne entsprechende Einschränkung bezüglich der Datenverwendung in KI-Systeme eingebe, riskiere, dass Daten an Wettbewerber abfließen. Europa müsse deshalb eigene Foundation Models entwickeln.
Um der veränderten Bedrohungslage insgesamt zu begegnen, setzt das BSI auf den Ausbau staatlicher Strukturen, auch mit dem neuen AI Security Institut. Ziel sei es, neue KI-Modelle systematisch zu bewerten und sich im internationalen Verbund auszutauschen. Daneben setze das BSI auf den sogenannten „Cyberdome“: Phishing-Domänen sollen automatisch erkannt und blockiert werden, bevor Nutzer sie überhaupt aufriefen. Was heute noch Handarbeit sei, solle künftig vollautomatisiert ablaufen: Auffälligkeiten erkennen, Handlungsempfehlungen durch Analysen generieren und entsprechende Aktionen ausführen. Geplant seien auch systematische Scans auf Schwachstellen in der deutschen Netzinfrastruktur.Mit Blick auf die Zukunft schätzt Plattner zudem die Risiken durch Quantencomputing ein, wodurch gängige Verschlüsselungsverfahren zukünftig entschlüsselbar werden könnten. Das BSI empfiehlt daher, sensible Datenbestände bis 2030 auf neue Verfahren umzustellen. Die BSI-Chefin nimmt die Unternehmen in die Pflicht: „Wir nehmen das ernst. Tut ihr es auch.“
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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38 min
June 03 Deutsche Microsoft-Chefin: „KI wird jeden Beruf verändern“
KI-Podcast mit Agnes Heftberger
Wie unterschiedlich blickt die Welt auf Künstliche Intelligenz und was bedeutet das für Deutschland? Darüber sprechen Peter Buxmann und Holger Schmidt in dieser Folge des F.A.Z. KI-Podcasts mit Agnes Heftberger. Als Corporate Vice President und Vorsitzende der Geschäftsführung von Microsoft Deutschland und Österreich mit internationalem beruflichem Werdegang verfügt sie über einen breiten Überblick über die weltweite Entwicklung von KI.
Den entscheidenden Unterschied zwischen Asien und Europa sieht Heftberger im Blickwinkel: Während in Ländern wie Singapur oder Südkorea vor allem die Frage im Mittelpunkt stehe, was sich mit KI erreichen lasse, dominiere in Europa häufig die Diskussion über Risiken und deren Begrenzung. Diese unterschiedliche Haltung spiegele sich auch in den Nutzungsraten wider. In Deutschland seien inzwischen knapp über 30 Prozent der Menschen mit KI aktiv, während Länder wie Norwegen, Singapur oder Südkorea bereits deutlich über 40 Prozent erreichen. Das Bild eines hoffnungslos rückständigen Deutschlands weist Heftberger jedoch zurück. Gerade beim Einsatz von KI-Agenten, also Systemen, die eigenständig Aufgaben übernehmen und ganze Geschäftsprozesse neugestalten, habe Deutschland früh und entschlossen angesetzt.
Im industriellen Einsatz liege die Chance für Deutschland vor allem dort, wo jahrzehntelange Expertise und vorhandene Datenschätze mit KI verknüpft werden, etwa auf dem Shopfloor, in der Logistik oder im Kundendienst. Wer KI ausschließlich für individuelle Produktivität nutze, schöpfe lediglich einen Bruchteil des Potenzials aus. Entscheidend sei vielmehr, ganze Geschäftsprozesse neu zu denken. Dafür brauche es nicht nur engagierte Vorreiter, sondern Veränderungen, die tief in die Unternehmen hineinreichen. Die Sorge vor einem massiven Verlust von Arbeitsplätzen durch KI teilt Heftberger nur bedingt. Sie verweist auf den demografischen Wandel: Bereits in den frühen 2030er Jahre würden in Deutschland Millionen von Arbeitsstunden fehlen, die schlicht nicht mehr nachbesetzt werden könnten. Diese Arbeitsverdichtung könne „ziemlich sicher nur mit künstlicher Intelligenz adressiert werden“. Gleichwohl gelte es, neue Rollenbilder aktiv zu gestalten, statt auf spontane Anpassung zu hoffen.
Wie stark KI einzelne Berufe verändern wird, zeige sich bereits heute beispielsweise in der Softwareentwicklung: Kaum ein Bereich werde stärker durch KI verändert und kaum ein Bereich nutze sie bereits so intensiv, etwa beim automatisierten Erkennen und Beheben von Sicherheitslücken durch Multi-Agenten-Systeme. Auf die Frage, welche Fähigkeiten Studierende und Berufseinsteiger künftig mitbringen sollten, hat Heftberger eine klare Antwort: kein spezifisches Fachwissen, sondern ein „Growth Mindset“, die Bereitschaft, täglich neu zu lernen, Technologien kritisch zu hinterfragen und sich auf Unbekanntes einzulassen. Das gelte nicht nur für Berufseinsteiger, sondern ebenso für Führungskräfte, die künftig Teams aus Menschen und KI-Agenten führen werden.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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37 min
May 06 40 Prozent Bürokratie: Wie KI den Klinikalltag entlasten kann
Was kann Künstliche Intelligenz heute bereits in Krankenhäusern leisten und wie wird sie die medizinische Versorgung der Zukunft verändern? In dieser Folge des F.A.Z. KI-Podcasts spricht Prof. Alexander Meyer, Chief Medical Information Officer des Deutschen Herzzentrums der Charité und Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz in der Medizin, über Anwendungsmöglichkeiten, Grenzen und zukünftige Potenziale von KI im klinischen Alltag. Für ihn sei KI weit mehr als ein Tool: Eine „Plattformtechnologie, die den gesamten Bereich einer Universitätsmedizin abdecken soll“.
KI sei in der Medizin kein völlig neues Phänomen. Verfahren des maschinellen Lernens kommen seit Jahren in der bildgebenden Diagnostik zum Einsatz, etwa in der Radiologie oder Pathologie. Dabei können KI-Systeme Muster erkennen, die Menschen mit „unbewaffnetem Auge gar nicht erkennen können“, und seien ihnen in bestimmten Aufgaben bereits überlegen. Gerade dort, wo große Datenmengen ausgewertet werden müssen, etwa bei CT-Aufnahmen, stoßen menschliche Kapazität und Kognition an ihre Grenzen, während Algorithmen diese vollständig erfassen können.
Neben dieser klassischen Mustererkennung gewinnen aktuell generative KI-Verfahren an Bedeutung. Diese könne vor allem dort ihre Stärken ausspielen, wo Prozesse besonders zeitaufwendig sind oder sich wiederholen. „Bestimmte Sachen, die für uns Menschen sehr langwierig sind, die kann KI deutlich schneller erledigen“, beschreibt Meyer einen zentralen Vorteil. Gerade im Klinikalltag, etwa bei der Erstellung von Arztbriefen oder der strukturierten Erhebung von Patientendaten, sei das Potential für Entlastung hoch, da aktuell rund 40 Prozent der ärztlichen Arbeit auf Bürokratie entfalle. „Wenn wir uns davon befreien könnten, wäre das phänomenal“, so Meyer. KI kann hier ansetzen und mehr Zeit für die eigentliche Patientenversorgung schaffen.
Außerdem verschiebe sich die Rolle der Systeme: KI bleibt nicht auf die Auswertung von Informationen beschränkt, sondern kann zunehmend eigenständig Aufgaben ausführen und mit digitalen Werkzeugen interagieren. „Die KI wird zum KI-System, zum agentischen System und kann dann mit Werkzeugen agieren.“ Dieser Ansatz zeige sich besonders bei Anwendungen, in denen mehrere spezialisierte Systeme zusammenarbeiten, etwa zur Unterstützung der klinischen Ersteinschätzung von Patienten: „Es muss nicht nur ein Agent sein, es können auch viele Agenten miteinander arbeiten“.
Gleichzeitig werde deutlich, dass zwischen technischer Möglichkeit und klinischer Anwendung weiterhin Herausforderungen bestehen. Zentral sei dabei die Frage der Qualitätssicherung. „Es muss medizinisch validiert werden, dass KI auch zum Qualitätszuwachs führt“, betont Meyer. Erst wenn dieser Nachweis erbracht ist, kann KI dauerhaft in der Versorgung eingesetzt werden. Die regulatorische Situation beschreibt er als ambivalent: „Wir könnten natürlich schneller sein ohne Regulatorik, andererseits hat Regulatorik auch einen Wert“. Klare Rahmenbedingungen seien entscheidend für Vertrauen und Sicherheit: „Wenn es einen guten regulatorischen Rechtsrahmen gibt, dann kann man da auch sicher agieren“.
Mit Blick auf die Zukunft erwartet Meyer eine stärkere Integration von KI in den klinischen Alltag. Während Anwendungen heute oft noch punktuell eingesetzt werden, könnten künftig Systeme entstehen, die verschiedene Prozesse im Krankenhaus miteinander verbinden. Für ihn steht dabei der medizinische Nutzen im Vordergrund. „Wir haben die Möglichkeit, Qualität zu steigern“, so Meyer. Entsprechend sieht er auch den Einsatz solcher Systeme: „Wenn etwas die Qualität steigert und eine hohe Evidenz hat, dann müssen wir als Ärztinnen und Ärzte den Anspruch haben, das einzusetzen“.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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34 min
April 01 „KI macht den Anwalt vom Klauselentwerfer zum Berater“
Markus Kaulartz, Partner bei der Wirtschaftskanzlei CMS, sieht generative KI als massive Erweiterung des juristischen Werkzeugkastens, ohne dass die juristische Kernkompetenz substituiert werde. Ohne Zugriff auf juristische Daten lägen die meisten Anwendungsfälle heute in der ‚intelligenten Textverarbeitung: Vertragsprüfung, Redlining, Drafting, Zusammenfassungen und Datenextraktion aus großen Dokumentenbeständen. Dabei liefere die KI häufig einen sehr guten ersten Aufschlag, die Qualitätssicherung bleibe aber beim Menschen. Halluzinationen seien mittlerweile kaum noch ein Thema, vorausgesetzt, man wähle die passende KI für den konkreten Anwendungsfall, sagte Kaulartz im F.A.Z. KI-Podcast mit Peter Buxmann und Holger Schmidt
Spannender als reine Effizienzgewinne findet Kaulartz die völlig neuen Dienstleistungen, die erst durch KI möglich werden. Als Beispiel nennt er die systematische Auswertung von Verhandlungstaktiken aus den Vertragsverhandlungen der vergangenen zehn Jahre. Das sei ein Arbeitsergebnis, das rein mit menschlichem Aufwand kaum zu leisten wäre. Dieser Wettbewerb um neue Leistungen sei für Mandanten deutlich interessanter, als nur etwas weniger für die bisherigen Aufgaben zu bezahlen. Auch bei KI-Agenten sieht er großes Potenzial: Aus wenig Code, viel Fachwissen und leistungsfähigen Modellen ließen sich maßgeschneiderte Lösungen für sehr konkrete juristische Fragestellungen bauen.
Mit den neuen Möglichkeiten wandelt sich auch das Rollenbild des Anwalts. Kaulartz beschreibt, wie ein Mandant Vertragsklauseln per KI am geteilten Bildschirm entwarf, während er selbst sie im Telefonat freigab und wirtschaftlich einordnete. Seine Tätigkeit verschiebe sich vom reinen Klauselentwerfer hin zum wirtschaftlichen Berater mit Rechtsschwerpunkt. Die juristische Kernkompetenz bleibe dabei unangetastet: Urteilsvermögen, Sachverhaltsverständnis und die Fähigkeit, Wichtiges von Unwichtigem zu unterscheiden, könne die Maschine dem Menschen nicht abnehmen.
Für den Legal-Tech-Markt mit seinen Milliardenbewertungen erwartet Kaulartz eine Konsolidierung innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre. Drei Faktoren entschieden über den Erfolg: die Integration in konkrete Arbeitsabläufe, der Zugang zu hochwertigen juristischen Daten und das Thema Sicherheit, das für große Kanzleien und Unternehmen nicht verhandelbar sei.
Auch AI-native Kanzleien mit wenigen Partnern und starkem Tech-Fundament werde es in Deutschland geben. Kaulartz warnt davor, naiv zu sein: Diese Tech-Unternehmen würden mit Sicherheit Aufgaben übernehmen, für die Kanzleien bisher Geld verlangen konnten. Die Regulierung stehe dem nicht grundsätzlich entgegen, denn Investoren könnten schon heute in ein Tech-Vehikel investieren, das den Tech-Stack für Kanzleien bereitstelle. Entscheidend sei, ob eine Kanzlei nur hoffe, dass der Zug an ihr vorüberfahre, oder ob sie ihr Angebot aktiv auf ein starkes technologisches Fundament stelle.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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32 min
March 04 Wenn die KI Krankheiten erkennen und ihren Verlauf vorhersagen kann
Kaum ein Einsatzfeld für Künstliche Intelligenz ist so sensibel wie die Medizin. Hier betrifft ihr Einsatz persönliche Daten und Entscheidungen, die unmittelbare Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben. Es geht nicht nur um technische Leistungsfähigkeit, sondern um Vertrauen und Verantwortung. Philipp Berens, Professor für Data Science an der Universität Tübingen und Direktor des Hertie Institute for AI in Brain Health, erörtert in dieser Folge, wie KI die Diagnostik und den Klinikalltag verändern kann und welche Voraussetzungen für eine bessere Versorgung erfüllt sein müssen.
Künstliche Intelligenz wird häufig als Technologie diskutiert, die Prozesse beschleunigt und neue technische Möglichkeiten eröffnet. Im medizinischen Kontext gehe es jedoch um weit mehr als Geschwindigkeit oder Leistungsfähigkeit. Im Gespräch macht Berens deutlich, dass KI dort besonders relevant werde, „wo Menschen sich um ihre Gesundheit Sorgen machen“. Ihr Einsatz berühre damit nicht nur technische Abläufe, sondern zentrale Fragen von Vertrauen und Verantwortung in der medizinischen Versorgung.
Großes Potenzial sieht Berens in KI-Systemen, die Ärzte im klinischen Alltag entlasten. KI könne helfen, große Datenmengen zu strukturieren, Auffälligkeiten zu markieren und Diagnostikprozesse abzusichern. In einzelnen Feldern habe sie bereits dazu beigetragen, „die Falsch-Positiv-Rate zu senken“, oder fungiere als „erster Vorfilter“, bevor medizinische Fachkräfte finale Entscheidungen treffen. Dabei gehe es ausdrücklich nicht um die Automatisierung ärztlicher Verantwortung, sondern um eine qualitative Unterstützung medizinischer Arbeit.
Eng damit verbunden sei die Rolle der Daten. Für medizinische KI-Anwendungen seien „Datenqualität oder Datenverfügbarkeit ein zentraler Faktor“. Entscheidend sei dabei nicht, ausschließlich mit idealisierten Datensätzen zu arbeiten. Im Gegenteil: „Die Daten dürfen so sein, wie sie im Krankenhaus oder in der Arztpraxis anfallen“, betont Berens. Moderne Verfahren seien robust genug, um mit unvollständigen oder verrauschten Datensätzen umzugehen.
Auch für die medizinische Forschung eröffnen sich durch KI neue Perspektiven. Hauptaugenmerk liegt laut Berens vor allem auf der Frage, ob wir „Krankheiten und Krankheitsverläufe modellieren können“. Ziel sei es, mithilfe von KI abzuschätzen, ob wir „vorhersagen können, unter den Rahmenbedingungen sich die Krankheit in der Zukunft so oder so entwickeln wird“. In einzelnen medizinischen Anwendungsfeldern gebe es dafür bereits vielversprechende Ansätze, etwa in der Augenheilkunde bei der altersbedingten Makuladegeneration. Gleichzeitig gehe es ihm nicht allein um Prognosen, sondern auch um ein vertieftes Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse: KI solle so eingesetzt werden, „dass sie uns Erkenntnisgewinn erlaubt“, so Berens.
Zukünftig könnten große Sprachmodelle zudem den Umgang mit wissenschaftlichem Wissen stark verändern. Sie erleichterten den Zugang zu medizinischer Literatur, bündelten Informationen und ermöglichten neue Formen der Forschung. Berens beschreibt diese Entwicklung als „Agentic Science“, also als Systeme, die nicht nur analysieren, sondern aktiv bei der Generierung wissenschaftlicher Erkenntnisse unterstützen. Für ihn steht fest: „Das wird sehr spannend.“
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.
30 min
February 04 „Das ist ein hartes Rennen"
Der Durchbruch neuronaler Netze hat der Künstlichen Intelligenz, in Kombination mit Datenverfügbarkeit und Rechenleistung, in den vergangenen Jahren einen Technologiesprung ermöglicht. Maschinelle Übersetzung war eines der ersten Felder, in denen sich diese Entwicklung konkret zeigte. Für Jarek Kutylowski, Gründer und CEO von DeepL, ist das ein früher Beleg für das transformative Potenzial der Technologie: „Übersetzung war die erste Anwendung, in der Sprachmodelle wirklich einen großen Unterschied machen konnten. Das war der erste Case, in der KI die Welt verändern konnte“.
Als DeepL 2017 startete, war maschinelle Übersetzung noch von starren, regelbasierten Verfahren und hohem manuellem Entwicklungsaufwand geprägt. Der Effizienzsprung der vergangenen Jahre sei eng mit dem Durchbruch neuronaler Netze verbunden, die Sprache nicht mehr nur über starre Regeln, sondern über große Datenmengen erlernen. Kutylowski beschreibt den Ausgangszustand eines neuronalen Netzes als „ungeschriebenes Gehirn“, dessen Ergebnisse zunächst „völlig zufällig“ seien. Erst der iterative Lernprozess führe zu Abstraktion und einem verlässlicheren statistischen Verständnis von Sprache. Übersetzen bedeute für diese Systeme vor allem, Text zu verstehen und auf dieser Grundlage sprachliche Strukturen statistisch fortzuschreiben.
Mit dem breiteren Einsatz der KI verschärfe sich zugleich der globale Wettbewerb mit KI-Modellen wie Gemini oder ChatGPT. „Das ist ein hartes Race, das ist in jedem Bereich von KI so“. Für DeepL liege die strategische Antwort in der Spezialisierung auf professionelle Einsatzfelder, in denen Präzision und Vorhersehbarkeit entscheidend seien. Im Wettbewerb mit Schwergewichten wie Google setze DeepL bewusst auf Spezialisierung statt auf universelle Breite. Besonders im professionellen Umfeld reiche ein allgemeines Sprachverständnis oft nicht aus.
Die Anforderungen unterschieden sich nicht nur zwischen Branchen, sondern auch innerhalb eines Unternehmens. „Für bestimmte ausgewählte große Anwendungsfälle lohnt es sich, separate Modelle und separate Produkte zu bauen“. Solche Systeme halluzinierten weniger und ließen sich besser in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.
Der technische Fortschritt habe auch den Blick auf mögliche Anwendungen deutlich erweitert. Es gehe nicht mehr nur um technische Machbarkeit und reine Übersetzung, sondern um die Frage, „wie verändere ich die Art und Weise, wie Menschen etwas machen“, so Kutylowski. Sprache sei dabei früh als zentrales Feld erkennbar geworden. „Da ist viel möglich. Und Sprache wird ein zentraler Punkt davon sein“. Darüber hinaus sieht Kutylowski großes Potenzial in KI-Agenten, die nicht nur Inhalte erzeugen, sondern eigenständig Aufgaben ausführen. „Die Möglichkeiten, die das bietet, sind gigantisch“, so Kutylowski. Der entscheidende Unterschied bestehe darin, dass diese Modelle echte Entscheidungen treffen und nicht mehr darauf begrenzt sind, „ein Stückchen Text zu präsentieren“. In dieser autonomen Wertschöpfung sieht er die eigentliche Kraft der Technologie.
Im internationalen Vergleich äußert sich Kutylowski zur Position Europas eher zurückhaltend. Die Fortschritte der vergangenen Jahre seien vor allem dort entstanden, wo Kapital, Infrastruktur und strategischer Wille zusammenkommen. Europa tue sich damit bislang schwerer: „Wir haben ein Tech-Ökosystem, was insgesamt noch nicht groß genug ist und vielleicht nicht mutig genug“, sagt Kutylowski. Dennoch warnt er davor, den aktuellen Stand der Technik als Endpunkt zu begreifen. „Es ist auf keinen Fall so, dass das Rennen jetzt zu Ende ist. Da ist noch sehr viel Spannendes zu erwarten.“ Für DeepL bedeute diese Dynamik, die eigene technologische Basis weiterzuentwickeln und in neue Anwendungen zu überführen. Inzwischen verstehe sich das Unternehmen zunehmend als allgemeiner KI-Entwickler, der neue Produkte entwickelt und neue Anwendungsfelder erschließt. Die heutige Entwicklungsstufe sei erst ein Anfang. „Da geht noch sehr viel mehr.“
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.
40 min
January 07 Lehre im Umbruch: „Um gegen KI zu bestehen, müssen wir Menschen uns sehr schnell weiterentwickeln“
Wie verändert KI Studium und Lehre? Doris Weßels, Wirtschaftsinformatikerin, Hochschullehrerin und Leiterin des Zukunftslabors für generative KI, analysiert seit Jahren, wie Studierende die Technologie früh und selbstverständlich in ihren Alltag integrieren. Von den ersten Experimenten nach der Veröffentlichung von ChatGPT bis hin zur breiten Nutzung für Schreiben, Recherche und Analyse. Seitdem, so Weßels, sei KI „immer mehr in die Lehre eingedrungen“.
Für sie liegt der Kern nicht in der Technik selbst, sondern in den neuen Lernmöglichkeiten: KI ermögliche es, „individualisiert, selbstbestimmt mit Tools“ zu arbeiten und „nach dem eigenen Tempo, nach eigenen Wünschen“ zu lernen.
Parallel dazu verschiebe sich der Blick auf Fähigkeiten. „Es fallen bestimmte Kompetenzen weg, weil wir die in der Form gar nicht mehr so intensiv benötigen, dafür entwickeln wir aber neue Kompetenzen.“ Diese Entwicklung sei keineswegs neu, sondern folge dem Muster der Technikgeschichte: „Immer, wenn wir Werkzeuge erfunden haben, haben wir bestimmte Belastungen nicht mehr gehabt. Dafür haben wir aber auch neue Kompetenzen erlangen müssen.“
Für die Hochschulen bedeute dies einen tiefgreifenden Wandel. Weßels betont, dass der Fokus stärker auf projektorientierten und praxisnahen Formaten liegen müsse: „Wir brauchen forschendes Lernen, wir brauchen Projekte, wir brauchen den Realitätsbezug.“ KI trete „in einer doppelten Rolle auf“, als Treiber für schnelle Weiterentwicklung und zugleich als Enabler, der diese Geschwindigkeit überhaupt erst ermögliche. „Die Einsatzbereiche sind quasi gar nicht mehr limitiert. Es ist ein täglicher Wandel, getrieben durch die technischen Möglichkeiten“, so Weßels. Auch die Rolle der Lehrenden verändere sich grundlegend. Sie seien nicht länger „Gatekeeper des Wissens“, sondern „Architekten des Lernraums“. Gleichzeitig herrsche eine deutliche Zweiteilung zwischen jenen, die neugierig experimentieren, und jenen, die KI skeptisch begegnen.
„Studierende müssen auf Senior Level akzeptiert werden“
Mit Blick auf den Arbeitsmarkt werde jedoch deutlich, wohin sich Hochschulen entwickeln müssen. KI verändere Einstiegspositionen fundamental, viele klassische Nachwuchsrollen fielen zunehmend weg, und Unternehmen erwarten stärker qualifizierte Nachwuchskräfte. Deshalb brauche es eine deutlich konsequentere Vorbereitung auf anspruchsvollere Tätigkeiten direkt nach dem Abschluss: „Wir müssen Studierende so weit bringen, dass sie auf Senior Level akzeptiert werden.“ Kontinuierliche Weiterentwicklung von Lehre und Kompetenzen sei dabei unverzichtbar, um der rasanten Geschwindigkeit standzuhalten: „Um im Wettbewerb Mensch versus Maschine bestehen zu können, müssen wir Menschen uns sehr schnell weiterentwickeln“, so Weßels.
Im internationalen Vergleich blickt Weßels mit Sorge auf Deutschland. Viele Länder investieren massiv in KI-Infrastruktur, während Deutschland zu zögerlich agiere. „Wir halten uns an alle Regeln, die wir uns früher mal gegeben haben, schaffen es aber nicht, die Regeln an neue, veränderte Rahmenbedingungen schnell genug anzupassen.“ Die Folge sei ein wachsender Rückstand. Besonders riskant sei das Festhalten an alten Mustern: „Das ist eine echte Gefahr, wenn wir im Gestern stecken bleiben.“ Ihr Fazit fällt deutlich aus: „Wir sind da sehr gemächlich unterwegs, wir sind sehr vorsichtig, und das bremst uns.“
Wie verändert KI Studium und Lehre? Doris Weßels, Wirtschaftsinformatikerin, Hochschullehrerin und Leiterin des Zukunftslabors für generative KI, analysiert seit Jahren, wie Studierende die Technologie früh und selbstverständlich in ihren Alltag integrieren. Von den ersten Experimenten nach der Veröffentlichung von ChatGPT bis hin zur breiten Nutzung für Schreiben, Recherche und Analyse. Seitdem, so Weßels, sei KI „immer mehr in die Lehre eingedrungen“.
Für sie liegt der Kern nicht in der Technik selbst, sondern in den neuen Lernmöglichkeiten: KI ermögliche es, „individualisiert, selbstbestimmt mit Tools“ zu arbeiten und „nach dem eigenen Tempo, nach eigenen Wünschen“ zu lernen.
Parallel dazu verschiebe sich der Blick auf Fähigkeiten. „Es fallen bestimmte Kompetenzen weg, weil wir die in der Form gar nicht mehr so intensiv benötigen, dafür entwickeln wir aber neue Kompetenzen.“ Diese Entwicklung sei keineswegs neu, sondern folge dem Muster der Technikgeschichte: „Immer, wenn wir Werkzeuge erfunden haben, haben wir bestimmte Belastungen nicht mehr gehabt. Dafür haben wir aber auch neue Kompetenzen erlangen müssen.“
Für die Hochschulen bedeute dies einen tiefgreifenden Wandel. Weßels betont, dass der Fokus stärker auf projektorientierten und praxisnahen Formaten liegen müsse: „Wir brauchen forschendes Lernen, wir brauchen Projekte, wir brauchen den Realitätsbezug.“ KI trete „in einer doppelten Rolle auf“, als Treiber für schnelle Weiterentwicklung und zugleich als Enabler, der diese Geschwindigkeit überhaupt erst ermögliche. „Die Einsatzbereiche sind quasi gar nicht mehr limitiert. Es ist ein täglicher Wandel, getrieben durch die technischen Möglichkeiten“, so Weßels. Auch die Rolle der Lehrenden verändere sich grundlegend. Sie seien nicht länger „Gatekeeper des Wissens“, sondern „Architekten des Lernraums“. Gleichzeitig herrsche eine deutliche Zweiteilung zwischen jenen, die neugierig experimentieren, und jenen, die KI skeptisch begegnen.
„Studierende müssen auf Senior Level akzeptiert werden“
Mit Blick auf den Arbeitsmarkt werde jedoch deutlich, wohin sich Hochschulen entwickeln müssen. KI verändere Einstiegspositionen fundamental, viele klassische Nachwuchsrollen fielen zunehmend weg, und Unternehmen erwarten stärker qualifizierte Nachwuchskräfte. Deshalb brauche es eine deutlich konsequentere Vorbereitung auf anspruchsvollere Tätigkeiten direkt nach dem Abschluss: „Wir müssen Studierende so weit bringen, dass sie auf Senior Level akzeptiert werden.“ Kontinuierliche Weiterentwicklung von Lehre und Kompetenzen sei dabei unverzichtbar, um der rasanten Geschwindigkeit standzuhalten: „Um im Wettbewerb Mensch versus Maschine bestehen zu können, müssen wir Menschen uns sehr schnell weiterentwickeln“, so Weßels.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.
40 min
December 03, 2025 „Die Zeit der KI-Piloten ist vorbei“
Im internationalen KI-Vergleich tun sich deutsche Unternehmen oft schwerer als ihre internationalen Wettbewerber. Für Christine Rupp, Geschäftsführerin von IBM Deutschland und General Managerin für IBM Consulting in der DACH-Region, kommt es jetzt darauf an, Innovationen in die Umsetzung zu bringen: „Wenn ich KI nicht nutze oder zu spät nutze, entsteht ein struktureller Wettbewerbsnachteil. Die Zeit der Piloten ist vorbei“. In dieser Folge des KI-Podcasts der F.A.Z. Digitalwirtschaft kritisiert Rupp, dass Europa zwar viel experimentiert, der Schritt von der Innovation zur breiten Umsetzung aber andernorts schneller gelingt.
Im internationalen Vergleich erkennt Rupp ein klares Muster: „In Europa sind wir enorm innovativ, wir sehen sehr kreative Pilotversuche. Wo andere uns jedoch voraus sind, ist die Geschwindigkeit der Skalierung“. Europa habe gute Ideen, aber häufig zu wenig Konsequenz in der Umsetzung, während in den USA oder Asien neue Technologien rasch großflächig eingeführt werden. Die Gründe dafür verortet sie auf drei Ebenen: „Der wichtigste Faktor ist Leadership. Das Thema ist wahrscheinlich eine der wichtigen und im Moment unterschätzten Dimensionen überhaupt“. Skalierung brauche klare Entscheidungen von ganz oben. Hinzu kämen komplexere Rahmenbedingungen und fehlende Investitionen, die Tempo und Reichweite neuer Vorhaben begrenzen. Damit Europa nicht weiter zurückfällt, fordert Rupp mehr Entschlossenheit. Für sie stehen weniger technische Hürden im Vordergrund als die Bereitschaft, KI wirklich ins operative Geschäft zu bringen. Alle Hindernisse ließen sich managen. Entscheidend sei, sie aktiv anzugehen. Rupp macht deutlich: „Momentan ist das Fenster vielleicht noch ein Stück weit offen, aber es ist sehr klar, dass alle Unternehmen dieser Welt KI zum Einsatz bringen werden“. Wer zögere, riskiere einen Rückstand und Wettbewerbsnachteil.
Wie eine Umsetzung konkret aussehen kann, erklärt Rupp am Beispiel von IBM. Dort sei KI nicht nur ein Experimentierfeld, sondern Bestandteil der gesamten Unternehmenssteuerung. IBM hat KI in zentralen Bereichen eingeführt, mit messbaren Effekten: „3,5 Milliarden Euro Einsparungen konnten wir im vergangenen Jahr erzielen“. Die gewonnene Erfahrung nutze IBM, um Assets und digitale Assistenten aufzubauen, die Prozesse vereinheitlichen und Mitarbeitende entlasten. Für Rupp ist das ein wichtiges Signal an all jene, die noch zögern: „Das heißt, es ist machbar“. Parallel dazu betont sie die Bedeutung eines professionellen Umgangs mit Daten. Europäische Vorgaben seien anspruchsvoller, aber kein Hindernis: „Es gibt hervorragende Mittel und Wege, wie man mit Daten auch in Europa umgehen kann. Aber man muss es sauber durchdringen, sonst fehlen Vertrauen und Akzeptanz.“ Entscheidend sei, technologische Souveränität mit Offenheit und Vertrauen zu verbinden, durch klare Governance, Datensicherheit und offene Architekturen.
Beim Blick auf Deutschland erkennt Rupp klare Vorteile: „Unsere Stärken liegen im Bereich der Daten. Das ist das Thema, das differenzierend sein wird für einen Standort wie Deutschland“. Während das globale Rennen um große Sprachmodelle weitgehend entschieden sei, liege Europas Chance in der sicheren, effizienten und intelligenten Nutzung von Unternehmensdaten. Für Rupp ist KI daher nicht nur ein Produktivitätsthema, sondern auch ein Hebel für Innovation, Leadership und kulturellen Wandel. Europa müsse seine Stärken jetzt ausspielen, um die nächste Innovationsphase aktiv mitzugestalten: „Da gibt es gar keine andere Option“, so Rupp.
Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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About F.A.Z. Künstliche Intelligenz

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Einmal im Monat sprechen Peter Buxmann und Holger Schmidt mit Gästen über Einsatzfelder der künstlichen Intelligenz in Unternehmen und die Entwicklung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle. Peter…